不靠谱又好骗，在你眼里我还有自尊吗？—— 一个全职量化交易者的心酸历程

几乎每个幸存下来的全职量化交易人走过的路都是极其艰辛和曲折的。



资本的原始积累有很多种方法，而量化交易可能是最为吃力不讨好的。

量化交易的初期阶段最为孤独，最不受人认可，也最没有自尊。如果其他行当是在黑暗中摸索的话，咱这个行当就是在黑暗中高空走钢丝。开个小饭馆，弄个淘宝店，亏损了起码有东西让人看到你是在努力工作。这行谁知道你每天在摆弄啥玩意儿啊？又亏了？找点正经的事干吧！几乎没人会觉得靠交易futuresforeign exchange吃饭是一种靠谱的职业，副业还说得过去，全职弄这个你得忍受多少闲言蜚语。。


这行也没有老师，能赚钱的法谁告诉你啊，告诉你的也无非想在你身上挣点培训费或版权费而已，直接和钱打交道就是这么赤裸裸地体现黑暗的人性。特别在国内大部分都是坑人的，靠几个烂大街的形态弄个面授居然敢收人家几万元的到处都是，不信邪的去找几个国内知名的股票博客参加一下里面的培训就知道有多坑人了，警察不抓这些人也没啥好下场，都干些亏心事，没好报的。。但为什么国人这么好骗？因为急功近利和懒惰，这就是人性。


最初都得拿行情软件摆弄几个指标吧，然后肉眼观察哪里开仓哪里平仓，特别喜欢在一些最高最低值附近观察，慢慢地开始自己会编几个指标了，搞半天也没赚什么钱。有些人可能在这个阶段被人蒙去上课，交了一堆钱还是亏，这个时候琢磨着得自己下点功夫了吧，看看书逛逛论坛，逐渐接触一些程序化软件，开始像模像样地编些策略，跑跑回测。这个阶段是最喜欢臭美的，尤其那段时间赚点钱更加到处装老师，碰见谁都喜欢抛堆代码出来装逼。其实这个阶段连量化交易的门都可能没有入，充其量是幼儿园学前班，好了，被市场教训了几次后开始学乖了，钱没赚多少粉丝倒挺多，讽刺啊。。


回去好好学吧，当然这个阶段放弃的人最多，坚持下来的人慢慢发现软件提供的历史数据长度远远不够，而且能进行的统计分析很少很局限。一些比如市场的波动率分析，样本的分布等都不容易实现，你不会用 TB 去测试期货市场各个品种的波动率和gold现货的相关性吧？


这个时候很多人收集数据开始接触「博大精深」的EXCEL，原来这盗版货还能干这么多事。特别编了几个 VBA after EXCEL 也开始自动挡了，看着几十万行自动计算，这个表自动复制到那个表，N 个公式控制上百个参数几十个品种的回测，这边去打球那边几部电脑屁颠屁颠地为你服务，心里美美的。可惜好景不长，很快EXCEL就爆了，四个处理器同时运行也慢如蜗牛，时间不等人啊，几十个表弄得眼都花了。


接下来，开始真正接触到一些稍微正统的统计平台，例如PYTHON 、R 语言、MATLAB Etc.俗话说加仓不如加策略的人大多在这个阶段以上，你得具备大样本数据的处理能力才能谈多市场多品种多策略的系统，你得真正理解为何加仓不如加策略，为什么两个低相关甚至负相关的正期望系统威力这么大你才能开发出多种策略，才需要更专业的平台。


现在的期货市场几十个品种加上几乎都开了夜盘，一天的分钟数据点就有几百个，EXCEL 只能配合着使用，开发回测平台还是选用专业的软件吧。再往后是 C++ and JAVA，处理高频数据连 PYTHON 这些软件也吃力。通常走到这个阶段的人都能持续盈利了，再往后就超出本人的研究范围了，以后陆续学习吧，走到这个阶段我认为可以说幼儿园毕业了。


当然，不是说软件用得越高级水平就越高，真正体现一名量化交易者的水平永远是持续盈利的能力。这个不说明任何问题，大部分的人不是一开始就使用 PYTHON 这类型的软件开发策略的，事情发展总有个过程，PYTHON 的语言再精简也没有 EXCEL 来得简单直观，EXCEL 再简单也没有行情软件来得直观，人都是喜欢最小阻力的，明明 MATLAB 就能解决的为何非得去弄 JAVA 呢？有需求才有动力去学习，不是吗？打高尔夫球新手大部分都不会用度身定做的杆身，经常打球的看对方的装备也能大致估算出水平也是经常的事，你一名新手一场 OB 几十个球有可能用几百块一颗的T牌吗？你如果只做日间交易的话十年也才两千多行数据点，中国期货市场二十多个品种一个 EXCEL 足够用了， 有必要用 C++ 吗？一个道理。


量化交易的道路非常曲折，即使到了小学水平也得随时准备多年的积累被黑天鹅事件摧毁，谁保证哪天美国不会进攻朝鲜呢？做好至少两次破产的心理准备吧。。


come fromAlpha